"私たちはAI向けの『Linux』(Linux)を独自に考案しなければならない。" 『Chutes AI』のジョン・ダービン（Jon Durbin）が、80億パラメータ（8B）規模のモデルを紹介。ゲーム用に特化した分散型GPUを使って訓練され、このユニットを借りる費用は約6,500ドルに達した。このモデルは携帯電話のCPU上で完全に動作し、秒あたり約60『トークン』（token）を実現するという。さらに、基調講演では『ExploitSummit』の場で、オープンソース開発と分散学習が、AIの作成段階から日常での利用まで、個人にAIをコントロールする力を与える方法を詳しく説明した。
影響を受けやすいコインとセクター：
1. 分散型計算のためのネットワーク（DePIN Compute Networks）
ゲーム向けの専用GPU（例：コンシューマ向けのNvidiaカード）を、たった6,500ドルというコストで使えることが、低価格で無効化された計算能力を“レンタル”できるプロジェクトを支えているという意味合いがある：
Render Network（$RENDER）：グラフィックス処理能力を非中央集権的に提供。
Akash Network（$AKT）：計算資源やクラウドを低価格で貸し出す非中央集権的なマーケットプレイス。
io.net（$IO）：さまざまなソース（家庭用ゲーム機器を含む）からGPUの計算能力を集約し、AIモデルの訓練に活用。
Aethir（$ATH）：ゲームおよびAI向けの分散型GPU能力の提供に特化。